빅데이터분석기사 필기 이론 학습

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분포와 관계를 그래프·요약통계로 반복 진단하는 EDA 절차를 익힌다.

변수 유형에 맞는 관계 탐색 방법과 해석상의 주의점을 익힌다.

시계열·공간·고차원·비정형 자료의 탐색 기준을 구분한다.

평균·중앙값·분산·표준편차 등 중심과 산포의 해석을 익힌다.

확률표본추출 방법과 표본오차·비표본오차의 차이를 익힌다.

확률변수와 주요 이산·연속 확률분포의 조건과 특징을 익힌다.

표본분포·표준오차·중심극한정리의 의미와 적용 조건을 익힌다.

추정·신뢰구간·가설검정의 절차와 올바른 해석 기준을 익힌다.

문제 유형과 제약을 바탕으로 기준모형과 후보모형을 선정한다.

문제 정의부터 최종 평가까지 재현 가능한 모형 구축 절차를 익힌다.

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